MATLAB改进蚁群算法的聚类分析与可视化系统

资 源 简 介

本项目提供基于改进蚁群聚类算法的MATLAB实现，融合了信息素机制与遗传算子，以加速收敛并提升聚类精度。系统支持数据加载、聚类计算及结果可视化，适用于高维数据自动分组研究与应用。

详 情 说 明

基于改进蚁群算法的聚类分析与可视化系统

项目介绍

本项目实现了一种基于蚂蚁觅食行为的智能聚类算法。通过模拟信息素沉积与挥发的生物机制，系统能够自动完成数据分组任务。项目不仅包含基础的蚁群聚类算法，还引入了遗传算法的变异算子进行优化改进，有效解决了传统蚁群算法收敛速度慢的问题。系统提供了从数据加载、聚类计算到结果可视化的完整功能链，特别支持三维数据的聚类分析，并以可视化方式直观展示聚类效果。

功能特性

• 智能聚类算法：实现基础蚁群聚类算法与改进版本（引入遗传算法变异算子）
• 多维数据处理：专门支持三维坐标数据的聚类分析
• 结果可视化：动态绘制聚类过程收敛曲线，生成三维散点图展示聚类结果
• 多格式输出：

- 命令行显示聚类中心坐标和各类别数据点数量 - 输出迭代次数与适应度值关系数据表 - 可视化图表展示聚类过程与结果

使用方法

1. 准备输入数据文件data.txt，每行格式为：x,y,z（三维坐标）
2. 运行主程序，系统将自动执行以下流程：

- 加载并预处理输入数据 - 执行蚁群聚类计算（基础版或改进版） - 在命令行窗口输出聚类中心和类别统计信息 - 动态显示算法收敛过程曲线 - 生成三维散点聚类结果图（不同类别用对比色区分） - 输出迭代次数-适应度值关系数据表

1. 查看生成的图表和分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要MATLAB基础工具箱及统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，负责协调整个聚类分析流程。其主要能力包括：数据文件的读取与解析、算法参数的初始化设置、基础与改进两种蚁群聚类算法的执行控制、聚类结果的数值统计与输出、收敛过程的动态可视化实现、三维聚类结果的可视化展示，以及迭代过程数据的记录与导出。该文件作为系统入口，确保各功能模块的有序协作和完整业务流程的执行。